基于概率优化算法改进的单分子实验数据分析方法

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单分子操纵技术已经广泛应用于生物分子的构象动力学研究中,比如DNA的构象转变和蛋白质的折叠、去折叠等。我们以纳米级的空间分辨率测量生物分子被施加拉力后的伸长量变化,进而可以检测到分子的构象转换,获得重要的动力学参数。可以通过理论模型拟合测量分布的解析表达式来获得动态参数。如果无法得到解析式,可以用一种依赖于模型的模拟和实验结果进行比较,这种方法通常凭直觉通过粗略的调整参数来减少差异。这两种方法都需要单分子实验中得到的动力学参数等的分布。然而,由于一个单分子的构象转变动力学是一个随机过程,所以为了得到一个准确的分布,通常需要在不同外力下测量很多的数据才能做到。但单分子测量的时间又因为分子链受力易断和分子自身损伤的影响而受到限制。受限于有限的实验数据,我们无法得到一个精确的分布,在这种情况下,即便是粗糙估计的动力学参数也很难得到。这里我们提出了一种基于概率最大化的数据分析方法,可以从实验数据中直接提取动力学参数,极大的提高了实验数据分析的效率,特别是对于只能得到有限的实验数据,无法得到一个平滑的分布的情况。我们用该方法处理了在两态系统上的计算机模拟的数据,得到了正确的动力学参数,验证了该方法的可行性。最后将其应用于DNA发夹折叠去折叠的磁镊实验中,并计算了 α-catenin蛋白的折叠速率。随着磁镊技术的发展,我们可以同时对DNA施加扭矩和机械力。目前关于DNA扭转对离子浓度的依赖性和DNA弹性对温度的依赖性已经有广泛的研究,然而还没有对DNA扭转和温度关系的实验研究。本文第二个课题运用自主搭建的自由旋转磁镊(FOMT)对DNA扭转的温度依赖性研究进行了初步探索:校正了 FOMT中圆柱形磁铁的力,设计并制备了两种DNA样品,测试了温度加热装置并编写了数据处理程序。本部分旨在对后续的研究起一个查阅借鉴的作用。
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